|
학습자중심의 학습, 교사와 학생간의 활발한 상호작용 등의 교육적인 효과를 가져올 수 있는 수업전략 등이 적용되어야 한다. 따라서 구성주의는 정보통신매체를 활용한 요즘의 원격교육체제를 고려하는 때는 반드시 거론되어야 할 이론적
|
|
|
학습주체인 교사와 학습자가 얼마나 효과적으로, 적극적으로, 창의적으로 수업에 참여하는가에 달려 있다고 하겠다.
Ⅸ. 결론
요사이 열린교육이라는 교육개혁운동과 더불어 그 이론적 바탕을 제시할 수 있는 학습 이론인 구성주의에 관한
|
|
|
교육의 ‘자료방’ 혹은 ‘자료실’에 탑재함으로써 학습자들이 쉽고 신속하게 이들을 검색하여 활용할 수 있`도록 한다.
4. 반성적 사고과정 평가
구성주의에서는 미리 설정된 행동적인 목표의 달성 여부를 측정하기보다는 학습자의 전반
|
|
|
이론과는 달리 특별한 학습이론에 근거하지 않는다. (단지 실제적인 문제해결을 위한 방법을 강조할 뿐) 이 방법은 인간학습에 관한 과학적 지식에의 체계적 접근을 주장한다.
-교육적 이점: 수업자료와 빈번한 시험, 그리고 피드백 등을 강
|
|
|
이론적 탐구는 논리성을 생명으로 한다. 그러나 적어도 교육에 관한 한, 논리학은 교육 내용의 한 요소이거나 탐구의 방법론적 도구이지, 교육을 설명할 수 있는 실질적 원리를 제공하는 것은 아니다.
3. 실물교육과 발견학습 : 역사적 고찰
베
|
|
 |
교육과정 해설(V). 서울 : 대한교과서(주)
구영민(2006). 기능중심 게임모형과 이해중심 게임모형을 적용한 초등학교 배드민턴수업 비교. 서울교육대학교 교육대학원 석사학위 논문.
김도수(1996). 게임유형이 초등학교 학습자의 정의적 영역 발
|
|
|
교육철학] 서울: 동문사, 1994.
김병길(1986). 존듀이 민주적 교육의 철학. 계명대학교 대학원 박사학위 청구논문, 미간행.
김병길(역, 1990). 『존듀이 철학과 그의 주저』. 양서원.
김용섭. [기독교교육철학] 서울: 개혁주의신행협회, 1996.
노희관
|
|
|
적 능력과 구성요소, 특징 등을 살펴보았고, 이를 기초로 다중지능이론의 초등학교에 주는 시사점에 대해 논의하였다.
지능에 여러 영역이 존재한다고 말한 다중 지능이론이 우리 교육에 시사하는 바가 배우 큰데, 특히 다양한 학습 경험을
|
|
|
교육』. 이화여자대학교 출판부
오문자 (2000). 『개미 빼고는 모든 것에 그림자가 있어요』. 다음세대
용경미 (1999). 『레지오 에밀리아 접근법의 적용과 적용상의 문제점』. 숙명여자 대학교 교육대학원
우정희 (2004). 『레지오 에밀리아 접근
|
|
|
교육사상연구, 율곡학회, 1994.
엄정주, 율곡의 교육사상에 관한 고찰, 용인대학교 논문집, 1996.
이영경, 율곡 성인론의 윤리적 성격, 유교사상연구, 1996.
최승순, 율곡의 교학사상 연구, 율곡학회, 1995.
황금중, 율곡의 공부론과 성학집요, 한국교
|
|
 |
교육을 필요로 하는 분들께 서비스를 제공하며 진정으로 이 직업에 대한 보람과 행복을 느낍니다. 앞으로도 더 나은 교육적 컨텐츠와 서비스를 제공하여 모두가 학습에 대한 유종의 미를 거둘 수 있도록 노력하고 싶습니다. - 성장과정
-
|
|
 |
주의할 점은 무엇인가?
[12] 데이터 기반 정책 수립이 중요한 이유는 무엇인가?
[13] 본인이 생각하는 이상적인 정책지원관의 모습은?
[14] 본인이 경험한 정책 관련 업무 중 가장 기억에 남는 사례를 말해달라.
[15] 업무 스트레스가 심할
|
|
 |
이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트
|
|
 |
적 성과와 실무 경험을 토대로 국내외 경제 발전과 사회 문제 해결에 적극적으로 기여하는 경제 전문가로 성장하겠습니다. 공공과 민간 영역을 아우르며 정책, 연구, 교육, 컨설팅 등 다양한 분야에서 균형 잡힌 역할을 수행하여 지속 가능한
|
|
 |
이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
메뉴펼치기
